两种方式实现一个「扁平化嵌套列表迭代器」

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题目描述

这是 LeetCode 上的 341. 扁平化嵌套列表迭代器 ，难度为中等。

Tag : 「DFS」、「队列」、「栈」

给你一个嵌套的整型列表。请你设计一个迭代器，使其能够遍历这个整型列表中的所有整数。

列表中的每一项或者为一个整数，或者是另一个列表。其中列表的元素也可能是整数或是其他列表。

示例 1:

输入: [[1,1],2,[1,1]]
输出: [1,1,2,1,1]
解释: 通过重复调用 next 直到 hasNext 返回 false，next 返回的元素的顺序应该是: [1,1,2,1,1]。
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示例 2:

输入: [1,[4,[6]]]
输出: [1,4,6]
解释: 通过重复调用 next 直到 hasNext 返回 false，next 返回的元素的顺序应该是: [1,4,6]。
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DFS + 队列

由于所有的元素都是在初始化时提供的，因此一个朴素的做法是在初始化的时候进行处理。

由于存在嵌套，比较简单的做法是通过 DFS 进行处理，将元素都放至队列。

代码：

public class NestedIterator implements Iterator<Integer> {

    Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();

    public NestedIterator(List<NestedInteger> nestedList) {
        dfs(nestedList);
    }

    @Override
    public Integer next() {
        return hasNext() ? queue.pollFirst() : -1;
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        return !queue.isEmpty();
    }

    void dfs(List<NestedInteger> list) {
        for (NestedInteger item : list) {
            if (item.isInteger()) {
                queue.addLast(item.getInteger());
            } else {
                dfs(item.getList());
            }
        }
    }
}
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时间复杂度：构建迭代器的复杂度为 $O(n)$ ，调用 $next()$ 与 $hasNext()$ 的复杂度为 $O(1)$
空间复杂度： $O(n)$

递归 + 栈

另外一个做法是，我们不对所有的元素进行预处理。

而是先将所有的 NestedInteger 逆序放到栈中，当需要展开的时候才进行展开。

代码：

public class NestedIterator implements Iterator<Integer> {

    Deque<NestedInteger> stack = new ArrayDeque<>();

    public NestedIterator(List<NestedInteger> list) {
        for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
            NestedInteger item = list.get(i);
            stack.addLast(item);
        }
    }

    @Override
    public Integer next() {
        return hasNext() ? stack.pollLast().getInteger() : -1;
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        if (stack.isEmpty()) {
            return false;
        } else {
            NestedInteger item = stack.peekLast();
            if (item.isInteger()) {
                return true;
            } else {
                item = stack.pollLast();
                List<NestedInteger> list = item.getList();
                for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
                    stack.addLast(list.get(i));
                }
                return hasNext();
            }
        }
    }
}
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